现状 虽然 MTFlutter 做了诸多 Flutter Native 层面的定制与优化，但在 Flutter Web 上 的建设才刚起步，具体表现在： ● MTFlutter 现有的基础依赖如：Request（请求封装）、Router（路由）、埋点、 容器桥、前端监控，尚未支持在 Web 中的实现。 ● MTFlutter 已实现了完整的 Flutter Module 的打包发布流程，但并不支持 有大量的工作（上图黄色部分所示），主要包括： ● 扩展基础依赖（如：Request、Router、埋点等）在 Web 侧的支持。 ● 完善工程化建设，例如：静态资源优化、构建与部署自动化。 ● 深入滚动性能与页面加载性能优化，使得 Flutter Web 能够满足基本的投产要求。 四、详细设计 4.1 基础依赖建设 企业级应用的基础开发依赖 ( 如：请求库、路由库、埋点库等 )，要重新在 Flutter Flutter 中 用 Dart 搭建一套，时间成本、兼容性、风险等都是不可控的。而 MTFlutter 是基于 原有 Native 基础依赖开发的 Plugin，因此并不支持 Web 端。此章节将展开介绍如 何丝滑无感地扩展 MTFlutter 基础依赖在 Web 端的实现。 4.1.1 Flutter Package 分平台编程 在 Flutter 中通过使用 Package 可以创建易于共享的模块化代码。官方强烈推荐使

。 第 1 章 初识算法 www.hello‑algo.com 11 1.1 算法无处不在 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多 地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应 用到日常生活中了。下面我将举几个具体的例子来证实这一点。 数据结构与算法的关系 如图 1‑4 所示，数据结构与算法高度相关、紧密结合，具体表现在以下三个方面。 ‧ 数据结构是算法的基石。数据结构为算法提供了结构化存储的数据，以及操作数据的方法。 ‧ 算法为数据结构注入生命力。数据结构本身仅存储数据信息，结合算法才能解决特定问题。 ‧ 算法通常可以基于不同的数据结构实现，但执行效率可能相差很大，选择合适的数据结构是关键。 图 1‑4 数据结构与算法的关系 数据结构与算法犹如图 取当前看来最好的选择。 ‧ 算法是在有限时间内解决特定问题的一组指令或操作步骤，而数据结构是计算机中组织和存储数据的 方式。 ‧ 数据结构与算法紧密相连。数据结构是算法的基石，而算法为数据结构注入生命力。 ‧ 我们可以将数据结构与算法类比为拼装积木，积木代表数据，积木的形状和连接方式等代表数据结构， 拼装积木的步骤则对应算法。 1. Q & A Q：作为一名程序员，我在日常工作中从未

参数生成source map文件 $ babel src -d lib -s 上面代码是在全局环境下，进行 Babel 转码。这意味着，如果项目要运行，全局环 境必须有 Babel，也就是说项目产生了对环境的依赖。另一方面，这样做也无法支 持不同项目使用不同版本的 Babel。 一个解决办法是将 babel-cli 安装在项目之中。 # 安装 $ npm install --save-dev babel-cli 中的对象都是弱引用，即垃圾回收机制不考虑 WeakSet 对该对象 的引用，也就是说，如果其他对象都不再引用该对象，那么垃圾回收机制会自动回 收该对象所占用的内存，不考虑该对象还存在于 WeakSet 之中。 这是因为垃圾回收机制依赖引用计数，如果一个值的引用次数不为 0 ，垃圾回收 机制就不会释放这块内存。结束使用该值之后，有时会忘记取消引用，导致内存无 法释放，进而可能会引发内存泄漏。WeakSet 里面的引用，都不计入垃圾回收机 函数从暂停状态到恢复运行，它的上下 文状态（context）是不变的。通过 next 方法的参数，就有办法在 Generator 函 数开始运行之后，继续向函数体内部注入值。也就是说，可以在 Generator 函数运 行的不同阶段，从外部向内部注入不同的值，从而调整函数行为。 再看一个例子。 Generator 函数的语法 396 function* foo(x) { var y = 2 *

Chrome App 项目、Github 的 Electron 项目、以及 TideSDK 项目，都可以用来编写运行于 Windows、Mac OS 和 Android 等 多个桌面平台的程序，不依赖浏览器。 （7）小结 可以预期，JavaScript 最终将能让你只用一种语言，就开发出适应 不同平台（包括桌面端、服务器端、手机端）的程序。早在2013年9月 的统计之中，JavaScript 使得函数 createIncrementor 的内 部环境，一直存在。所以，闭包可以看作是函数内部作用域的一个接 口。 为什么会这样呢？原因就在于 inc 始终在内存中，而 inc 的存在依赖 于 createIncrementor ，因此也始终在内存中，不会在调用结束后，被 垃圾回收机制回收。 闭包的另一个用处，是封装对象的私有属性和私有方法。 1. function Person(name) console.log(foo); // 2 6. })() 上面代码中，严格模式下， eval 内部还是改写了外部变量，可见安全 风险依然存在。 总之， eval 的本质是在当前作用域之中，注入代码。由于安全风险和 不利于 JavaScript 引擎优化执行速度，所以一般不推荐使用。通常 情况下， eval 最常见的场合是解析 JSON 数据的字符串，不过正确 的做法应该是使用原生的

式的编程语言，支持 面向对象，命令式以及函数式编程风格。它有一个可被用来操作文字，数组，日期以及 正则表达式的 API，然而并不包含任何 I/O，因此像建网，存储或者图形工具之类的功能 就需要依赖它所在的开发环境。 — 维基百科 相关规范／文档： ECMAScript® 2017 语言规范 Web APIs (HTML5 及其他) 当使用 Javascript 给网页编写代码的时候，有许多的 可缩放矢量图形（亦称 SVG） 正则表达式 内容策略 Microdata / Microformats 任务管理器，构建工具，过程自动化工具 自适应网页设计 面向对象的程序设计 应用程序构建 模块 依赖管理 包管理 JavaScript 动画 CSS 动画 图表/图形 UI 控件 代码质量测试 代码覆盖率测试 代码复杂性分析 集成测试 命令行/命令行界面 模板策略 模板引擎 关于包管理工具的学习 包管理工具或者包管理系统，是一些以一致的风格对计算机操作系统中的软件包进行自 动化安装、升级、配置以及删除的软件工具。它通常维护着一个关于软件依赖性和版本 信息的数据库，用以解决软件之间的配对和依赖问题。 — 维基百科 综合学习: Javascript 包管理工具的工作原理入门 npm 和 Bower 中神奇的 SemVer Ranges [阅读] 包管理工具：给前端开发新手的介绍性指南

算法世界。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 11 1.1 算法无处不在 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多 地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应 用到日常生活中了。下面我将举几个具体的例子来证实这一点。 所示，在程序运行时，数据会从硬盘中被读取到内存中，供 CPU 计算使用。缓存可以看作 CPU 的 一部分，它通过智能地从内存加载数据，给 CPU 提供高速的数据读取，从而显著提升程序的执行效率，减少 对较慢的内存的依赖。 图 4‑10 硬盘、内存和缓存之间的数据流通 4.4.2 数据结构的内存效率 在内存空间利用方面，数组和链表各自具有优势和局限性。 一方面，内存是有限的，且同一块内存不能被多个程序共享， 大。 哈希查找 ‧ 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。

算法世界。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 11 1.1 算法无处不在 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多 地依赖基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应 用到日常生活中了。下面我将举几个具体的例子来证实这一点。 所示，在程序运行时，数据会从硬盘中被读取到内存中，供 CPU 计算使用。缓存可以看作 CPU 的 一部分，它通过智能地从内存加载数据，给 CPU 提供高速的数据读取，从而显著提升程序的执行效率，减少 对较慢的内存的依赖。 图 4‑10 硬盘、内存和缓存之间的数据流通 4.4.2 数据结构的内存效率 在内存空间利用方面，数组和链表各自具有优势和局限性。 一方面，内存是有限的，且同一块内存不能被多个程序共享， 大。 哈希查找 ‧ 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是分散存储的。

如圖 1‑4 所示，資料結構與演算法高度相關、緊密結合，具體表現在以下三個方面。 ‧ 資料結構是演算法的基石。資料結構為演算法提供了結構化儲存的資料，以及操作資料的方法。 ‧ 演算法為資料結構注入生命力。資料結構本身僅儲存資料資訊，結合演算法才能解決特定問題。 ‧ 演算法通常可以基於不同的資料結構實現，但執行效率可能相差很大，選擇合適的資料結構是關鍵。 圖 1‑4 資料結構與演算法的關係 來最好的選擇。 ‧ 演算法是在有限時間內解決特定問題的一組指令或操作步驟，而資料結構是計算機中組織和儲存資料 的方式。 ‧ 資料結構與演算法緊密相連。資料結構是演算法的基石，而演算法為資料結構注入生命力。 ‧ 我們可以將資料結構與演算法類比為拼裝積木，積木代表資料，積木的形狀和連線方式等代表資料結 構，拼裝積木的步驟則對應演算法。 1. Q & A Q：作為一名程式設計師，我在日常工

算法世界。 第 1 章 初识算法 hello‑algo.com 10 1.1 算法无处不在 当我们听到“算法”这个词时，很自然地会想到数学。然而实际上，许多算法并不涉及复杂数学，而是更多 地依赖于基本逻辑，这些逻辑在我们的日常生活中处处可见。 在正式探讨算法之前，有一个有趣的事实值得分享：你已经在不知不觉中学会了许多算法，并习惯将它们应 用到日常生活中了。下面，我将举几个具体例子来证实这一点。 大。 哈希查找 ‧ 适合对查询性能要求很高的场景，平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景，因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高，具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况，因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突，从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据，因为树节点在内存中是离散存储的。 在持续增删节点的过程中，二叉搜索树可能产生倾斜，时间复杂度劣化至 ?(?) 。 ‧ 若使用 AVL 树或红黑树，则各项操作可在 ?(log ?) 效率下稳定运行，但维护树平衡的操作会增加额 外开销。 10.6 小结 ‧ 二分查找依赖于数据的有序性，通过循环逐步缩减一半搜索区间来实现查找。它要求输入数据有序，且 仅适用于数组或基于数组实现的数据结构。 第 10 章 搜索 hello‑algo.com 219 ‧ 暴力搜索通

com/"); // => 返回promise对象 如Promises Overview 中做的简单介绍一样，promise对象拥有几个实例方法， 我们使用 这些实例方法来为promise对象创建依赖于promise的具体状态、并且只会被执行一次的 回调函数。 为promise对象添加处理方法主要有以下两种 • promise对象被 resolve 时的处理(onFulfilled) • promise对象被 通知对象 }).catch(function(error){ console.error(error); }); 使用了Thenable的notification-thenable.js 和依赖于Promise的 notification-as-promise.js ， 实际上都是非常相似的使用方法。 notification-thenable.js 和 notification-as-promise Thenable风格表现为位于回调和Promise风格中间的一种状态，作为类库的公开API有点 不太成熟，所以并不常见。 Thenable本身并不依赖于 Promise 功能，但是Promise之外也没有使用Thenable的方式， 所以可以认为Thenable间接依赖于Promise。 另外，用户需要对 Promise.resolve(thenable) 有所理解才能使用好Thenable，因此 作